(57)【要約】【課題】取引相手を見出すのが容易な複数地点の気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより、目的とする地点の気象を指標とする取引と等価な取引を行えるように、複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を的確に決定する。【解決手段】目的地点の入力を受け付ける目的地点入力部と、複数の基準地点の入力を受け付ける基準地点入力部２０と、目的地点及び複数の基準地点の夫々について、過去の気温を時系列データとして表す気温データを取得する気象データ取得部２４と、複数の基準地点についての気温データの加重平均と、目的地点についての気温データとの相関係数が最大となるような、加重平均を求める際の各気温データの重み付け係数を算出し、この重み付け係数に基づいて、それら複数の基準地点での気温を指標とする気温リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を決定する取引比率決定部２６と、を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の目的地点での気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を、前記目的地点とは異なる複数の基準地点の気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより行えるように、前記複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を求めるための気象リスクヘッジ取引支援装置であって、
前記目的地点の入力を受け付ける目的地点入力部と、
前記複数の基準地点の入力を受け付ける基準地点入力部と、
前記目的地点及び前記複数の基準地点の夫々について、過去の気象を時系列データとして表す気象データを取得する気象データ取得部と、
前記複数の基準地点についての気象データの加重平均と、前記目的地点についての気象データとの相関係数が最大となるような、前記加重平均を求める際の各基準地点についての重み付け係数を算出し、この重み付け係数に基づいて、前記複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を決定する取引比率決定部と、を備えることを特徴とする装置。
【請求項２】
前記取引比率決定部は、前記相関係数の最大値が所定値以上の場合にのみ、前記相関係数を最大とする重み付け係数をリスクヘッジ取引の取引量の比率として決定することを特徴とする請求項１記載の気象リスクヘッジ取引支援装置。
【請求項３】
前記気象は気温又は降水量であることを特徴とする請求項１又は２記載の気象リスクヘッジ取引支援装置。
【請求項４】
所定の目的地点での気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を、前記目的地点とは異なる複数の基準地点の気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより行えるように、前記複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を求めるための気象リスクヘッジ取引支援方法であって、コンピュータが、
前記目的地点の入力を受け付けるステップと、
前記複数の基準地点の入力を受け付けるステップと、
前記入力された目的地点及び前記複数の基準地点の夫々について、過去の気象を時系列データとして表す気象データを取得するステップと、
前記複数の基準地点についての気象データの加重平均と、前記目的地点についての気象データとの相関係数が最大となるような、前記加重平均を求める際の各基準地点についての重み付け係数を算出するステップと、
前記算出して重み付け係数に基づいて、前記複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を決定するステップと、を実行することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の目的地点での気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を、前記所定の地点とは異なる複数の基準地点での気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより実現できるように、それら複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を求めるための気象リスクヘッジ取引支援装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、電力会社やガス会社にとって、気温の変化は収益に対する変動要因となる。すなわち、電力会社では夏季の気温が高いほど冷房による電力需要が増加するため収益が向上し、逆に、夏季の温度が低いほど収益は悪化する。一方、ガス会社では、夏季の温度が高いほど給湯用のガス需要が減少するため収益は向上し、逆に、夏季の温度が低いほど収益は悪化する。このように、電力会社とガス会社とでは、気温の高低によって逆向きの収益変動リスクが発生する。
【０００３】
そこで、従来より、上記のような気温による収益変動リスク（本出願において「気温リスク」といい、また、その上位概念として気象による収益変動リスクを「気象リスク」という）をヘッジするため、電力会社とガス会社との間で気温リスクの交換が行なわれることがある。すなわち、気温が例年より高い場合には、それによって収益が向上する電力会社から収益が悪化するガス会社へヘッジ金額を支払い、逆に気温が例年より低い場合には、それによって収益が向上するガス会社から収益が悪化する電力会社へヘッジ金額を支払うのである。
【０００４】
このような気温リスクの交換に関連して、例えば、特許文献１には、異なる地域に存在する事業者の間で気温リスクの交換を行なえるようにするためのシステムが開示されている。この文献に開示される気温リスクの交換手法は、例えば東京の電力会社と大阪のガス会社とが気温リスクの交換を行なう場合、東京の気温と大阪の気温が共に例年よりも高い場合に、東京の電力会社から大阪のガス会社へヘッジ金額を支払い、東京の気温と大阪の気温が共に例年よりも低い場合に、大阪のガス会社から東京の電力会社へヘッジ金額を支払い、それ以外の場合はヘッジ金額の受け払いを行なわないというものである。
【特許文献１】特開２００４−７８９０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、日本においては、大企業は東京や大阪など特定の大都市に集中しているため、上記のような気温リスクの交換取引（気温リスクヘッジ取引）も、東京や大阪等の気温を指標とするものは盛んに行われていて、取引相手を見つけるのは比較的容易である。一方、地方都市の企業にとって、気温リスクを的確にヘッジするには、自社所在地での気温を指標とした取引を行うことが必要である。しかしながら、地方都市では企業数が少ないため、地方都市の気温を指標とする取引への需要は小さく、そのような取引を行う相手を見出すことが困難な状況にある。
【０００６】
そこで本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、取引相手を見出すのが容易な複数地点の気温等の気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより、目的とする地点の気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を行うのを支援すべく、それら複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を的確に決定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するため、本発明は、所定の目的地点での気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を、前記目的地点とは異なる複数の基準地点の気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより行えるように、前記複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を求めるための気象リスクヘッジ取引支援装置であって、
前記目的地点の入力を受け付ける目的地点入力部と、
前記複数の基準地点の入力を受け付ける基準地点入力部と、
前記目的地点及び前記複数の基準地点の夫々について、過去の気象を時系列データとして表す気象データを取得する気象データ取得部と、
前記複数の基準地点についての気象データの加重平均と、前記目的地点についての気象データとの相関係数が最大となるような、前記加重平均を求める際の各基準地点についての重み付け係数を算出し、この重み付け係数に基づいて、前記複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を決定する取引比率決定部と、を備えることを特徴とする．
また、本発明において、前記取引比率決定部は、前記相関係数の最大値が所定値以上の場合にのみ、前記相関係数を最大とする重み付け係数をリスクヘッジ取引の取引量の比率として決定することとしてもよい。また、前記気象は例えば気温又は降水量である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、取引相手を見出すのが容易な複数地点の気温等の気象を夫々指標とする複数の気象リスクヘッジ取引を組み合わせることにより、目的とする地点の気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を行うのを支援すべく、それら複数の気象リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を的確に決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態である取引支援装置について説明する。本実施形態の取引支援装置は、例えば地方都市に存在する企業が気温リスクヘッジ取引を行うにあたり、所望の目的地点（典型的には当該企業の所在地）での気温を指標とする取引を行ったのと等価な取引を行えるようにすべく、取引相手の見つかりやすい東京や大阪などの大都市の気温を指標とする複数の気温リスクヘッジ取引の組み合わせ比率を計算するものである。
【００１０】
気温リスクヘッジ取引は、上記従来技術の欄で説明したように、気温が高いほど経済低損失を蒙る企業と、気温が低いほど経済的損失を蒙る企業との間で行われる取引であり、特定地点での気温を指標として、その気温が予め定めた基準気温よりも高い場合には、それによって損失を蒙る前者の企業が後者の企業から金銭の支払いを受け、特定地点での気温が基準気温よりも低い場合は、その逆の受払いを行うことにより、各企業の気温変動による経済的損失のリスクをヘッジしようとするものである。
【００１１】
ここで、気温リスクヘッジを的確に行うには、前記特定地点として企業の所在地を選択することが望ましいが、上記の通り、地方企業の場合は、その所在地の気温を指標とする取引相手を見出すのが難しい。そこで、上述のように、取引相手が見つかり易い複数の大都市の気温を夫々指標とする取引を組み合わせて、所在地の気温を指標とする取引を行ったのと同様のリスクヘッジの効果が得られるように、その組み合わせ比率を求めるために本実施形態の取引支援装置が用いられる。
【００１２】
なお、本実施形態では、気温を指標とするリスクヘッジ取引の場合について説明するが、本発明はこれに限らず、例えば降水量など、気温以外の気象を指標とするリスクヘッジ取引にも適用が可能である。
【００１３】
図１は本実施形態の取引支援装置１０のブロック構成図である。同図に示すように、本実施形態の取引支援装置１０は、目的地点入力部２０、基準地点入力部２２、気象データ取得部２４、取引比率決定部２６、及び出力部２８の各機能部を含んでいる。本実施形態の取引支援装置１０は、コンピュータシステムにより構成され、コンピュータがハードディスクなどの記憶装置に格納されたプログラムを読み出して実行することによりこれらの機能部２０〜２８が実現される。また、取引支援装置１０には、気象データベース３０がネットワークを介して接続されている。気象データベース３０は、日本全国の各地点について過去の気象を時系列で表す気象データ（例えば、過去所定期間における毎月あるいは毎年の平均気温や降水量のデータなど）を格納しており、取引支援装置１０からの要求に応じて、指定された地点の指定された気象データを提供する機能を有する。なお、取引支援装置１０が気象データベース３０を備える構成としてもよい。
【００１４】
目的地点入力部２０は、企業が気温リスクヘッジ取引の指標としたい地点（目的地点）の入力を受け付ける。上記のように、典型的には、目的地点として取引支援装置１０を利用する企業の所在地が入力される。
【００１５】
基準地点入力部２２は、目的地点の気温を指標とした気温リスクヘッジ取引と等価な取引を実現すべく組み合わせる複数の気温リスクヘッジ取引の指標となる地点（基準地点）の入力を受け付ける。すなわち、例えば、東京の気温を指標とする取引と、大阪の気温を指標とする取引とを組み合わせたい場合には、基準地点は東京と大阪となる。
【００１６】
気象データ取得部２４は、気象データベース３０にアクセスして、目的地点入力部２０で入力された目的地点、及び、基準地点入力部２２で入力された複数の基準地点の夫々の過去の気温を時系列で表す気温データを取得する。この気温データは、毎日、毎週、毎月、毎年など適宜な単位期間の平均気温を時系列的に表すものであり、本実施形態では、例えば、毎年の平均気温を用いることとしている。なお、この平均気温は、年間を通した平均気温に限らず、気温リスクヘッジの対象となる期間の平均気温を用いればよい。例えば、７月〜９月の夏季の気温について気温リスクヘッジ取引を行う場合には、毎年の７月〜９月の間の気温を用いればよい。
【００１７】
取引比率決定部２６は、複数の基準地点の気温データの夫々に重み付けを与えて加重平均を計算し、この加重平均と目的地点の気温データとの相関係数が最大となるような重み付け係数を計算する。すなわち、基準地点をＸｉ（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは基準地点の数）として、基準地点Ｘｉの平均気温の時系列データＤｉ，ｔ（基準地点Ｘｉの時点ｔにおける気温を示す）に対し、重み付け係数をαｉとして、その加重平均の時系列データＡｔを次式（１）のように定義する。
【００１８】
Ａｔ＝α１・Ｄ１，ｔ＋α２・Ｄ２、ｔ＋・・・＋αＮ・ＤＮ，ｔ    ・・・（１)
ただし、α１＋α２＋・・・＋αＮ＝１                            ・・・（２）
この式（２）が満たされるように、αｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の各値を０〜１の範囲で変化させながら加重平均の時系列データＡｔを求め、そのＡｔと、目的地点Ｙの平均気温の時系列データＥｔとの相関係数Ｓを最大とする重み付け係数αmaxｉを決定する。そして、求められた相関係数Ｓの最大値Ｓmaxが所定値Ｓ0（例えば０．８５）以上であれば、各基準地点Ｘｉの気温の加重平均Ａｔと目的地点Ｙの気温データＥｔとは十分に高い相関があり、したがって、基準地点Ｘｉの気温を夫々指標とするＮ個の気温リスクヘッジ取引を、重み付け係数αmaxｉの比率で組み合わせることにより、目的地点Ｙの気温を指標とする気温リスクヘッジ取引と等価な取引を実現できると判断できる。そこで、その場合、取引比率決定部２６は、重み付け係数αmaxｉを、基準地点Ｘｉの気温を指標とする気温リスクヘッジ取引の比率として決定する。一方、相関係数Ｓの最大値Ｓmaxが所定値未満であれば、目的地点の気温データＥｔとの間で十分に高い相関が得られず、したがって、基準地点Ｘｉの気温を指標とする取引を組み合わせても、目的地点Ｙの気温を指標とする気温リスクヘッジ取引と等価な取引を実現することは難しいと判断する。
【００１９】
図２は、気温データの処理例を示すものであり、同図（Ａ）は、例えば基準地点としての東京と大阪並びに目的地点としての福山の気温データを示し、同図（Ｂ）は、例えば目的地点として福山の気温データと、この福山の気温データとの相関係数が最大となるように東京と大阪の気温データを１７％：８３％の比率で加重平均して得られた気温データ（同図に「ポートフォリオ」として示す）とを示している。同図（Ｂ）に示すように、福山の気温データと加重平均して得られた気温データとは高い相関を示し、この例では、相関係数として０．９４が得られた。なお、図２では、夏季の気温リスクをヘッジするための取引を前提として、縦軸には、毎年の７月〜９月の気温の累積値を示している。
【００２０】
出力部２８は、取引比率決定部２６による処理結果をディスプレイ装置やプリンタ等の出力装置へ出力する。すなわち、取引比率決定部２６が、基準地点Ｘｉの気温を指標とする気温リスクヘッジ取引の比率を決定した場合は、その比率を出力し、目的地点Ｙの気温を指標とする気温リスクヘッジ取引と等価な取引を実現することは難しいと判断した場合は、例えば、基準地点を再入力すべき旨のメッセージを出力する。
【００２１】
図３（Ａ）、（Ｂ）に、出力部２８による出力画面の例を示す。同図（Ａ）は、目的地点として福山が、また、基準地点として東京と大阪が指定され、上記相関係数の最大地Ｓmaxが所定値以上である場合の例であり、東京と大阪の比率を１７％：８３％としたときに、加重平均の気温と福山の気温との相関が０．９４になることが示されている。また、同図（Ｂ）は、相関係数の最大地Ｓmaxが所定値未満であったために、基準地点又は目的地点の変更を促す出力画面の例である。
【００２２】
取引支援装置１０のユーザである福山の企業は、図３（Ａ）の出力結果が得られた場合は、東京の気温を指標とする取引と、大阪の気温を指標とする取引とを１７％：８３％の比率で組み合わせることにより、自社所在地である福山の気温を指標とする取引と等価な取引を実現できることが分かるので、これに従った取引を行えばよい。なお、気温リスクヘッジ取引の比率とは、気温１℃当りの受払額の比率を意味する。例えば、上記の例では、東京の気温を指標とする１℃当たりの受払額が１７００万円の取引と、大阪の気温を指標とする１℃当たりの受払額が８３００万円の取引とを組み合わせることにより、福山の気温を指標とする１℃当りの受払額が１億円の取引と等価な取引が実現できることになる。
【００２３】
次に、取引支援装置１０を構成するコンピュータが実行する処理について説明する。
【００２４】
図４は、本実施形態の取引支援装置１０を構成するコンピュータが実行する処理を表すフローチャートである。同図に示すように、先ず、目的地点入力部２０により目的地点の入力が受け付けられると共に、基準地点入力部２２により基準地点の入力が受け付けられる（Ｓ１００）。次に、気象データ取得部２４により、ネットワーク経由で気象データベース３０に対して、入力された目的地点Ｙ及び基準地点Ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の夫々について過去の気温データ（本実施形態では、例えば、過去４０年間の毎年の平均気温を示すデータ）が要求され、これに応じて、気象データベース３０から送信されてきた気温データが取得される（Ｓ１０２）。こうして取得された気温データに基づいて、取引比率決定部２６による以下の処理が行われる。
【００２５】
先ず、各基準地点Ｘｉに対する重み付け係数αｉが、例えば、α１＝１、α２＝・・・＝αＮ＝０のように初期設定されると共に、相関係数の最大値Ｓmaxが０に初期化される（Ｓ１０４）。そして、重み付け係数αｉを所定の刻み幅（例えば０．０１）ずつ変化させながら、αｉの新規な組合せが設定され（Ｓ１０６）、そのαｉを用いて上記（１）式により加重平均Ａｔが計算される（Ｓ１０８）。次に、目的地点Ｙの気温データＥｔと加重平均Ａｔとの相関係数Ｓが計算される（Ｓ１１０）。この相関係数Ｓは具体的には次式（３）で計算される。
【数１】
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【００２６】
次に、計算された相関係数ＳがＳmaxより大きいか否かが判別される（Ｓ１１２）。その結果、Ｓ＞Ｓmaxが成立すれば、今回計算した相関係数Ｓの値がＳmaxの値として設定されると共に、現在のαｉの値が、相関係数の最大を与える重み付け係数αmaxｉとして設定される（Ｓ１１４）。そして、重み付け係数αｉの全ての組み合わせが設定されたかどうかが判別され（Ｓ１１６）、まだ全ての組み合わせが設定されてなければ、Ｓ１０６に戻ってαｉの新たな組み合わせが設定される。一方、全ての組み合わせが生成されていれば、Ｓmaxが所定の基準値Ｓ0以上であるか否かが判別され（Ｓ１１８）、Ｓmax≧Ｓ0であれば、出力部２８により、αmaxｉ及びＳmaxの値が図３（Ａ）に例示するような画面として出力される。一方、Ｓmax＜Ｓ0であれば、出力部２８により、図３（Ｂ）に例示するような、基準地点又は目的地点の再設定を促す画面が出力される。
【００２７】
以上説明したように、本実施形態のシステムによれば、目的地点での気温と、複数の基準地点の気温データの加重平均との相関が最大となるような、加重平均の重み付け係数αmaxｉを求めて、その値を、基準地点の気温を指標とする気温リスクヘッジ取引の比率として出力できる。このため、気温リスクヘッジ取引の取引相手を見出すのが容易な地点を基準地点として入力し、出力された比率で基準地点での気温を指標とする取引を行うことにより、目的地点の気象を指標とする気象リスクヘッジ取引と等価な取引を実現することが可能となる。
【００２８】
なお、上記実施形態では、気温リスクヘッジ取引を行う場合を例にして説明したが、上述したように、本発明は気温リスクヘッジ取引に限らず、例えば、降水量など気温以外の気象に係わるリスクヘッジ取引を行う場合にも適用が可能である。
【００２９】
また、上記実施形態の取引支援装置１０にインターネットなどのネットワークに接続してＷＥＢサーバとしての機能を持たせ、目的地点入力部２０及び基準地点入力部２２が、アクセスしてきたユーザ端末で入力されてネットワーク経由で送信されてきた目的地点及び基準地点を取得し、出力部２８は、図３に例示するような出力画面をネットワーク経由でユーザ端末に送信して表示させるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態である取引支援装置のブロック構成図である。
【図２】気温データの処理例を示すものであり、同図（Ａ）は、例えば基準地点として東京と大阪の気温データを示し、同図（Ｂ）は、例えば目的地点として福山の気温データと、この福山の気温データとの相関係数が最大となるように東京と大阪の気温データを加重平均して得られた気温データを示している。
【図３】出力部による出力画面の例を示す図である。
【図４】本実施形態の取引支援装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３１】
１０  取引支援装置
２０  目的地点入力部
２２  基準地点入力部
２４  気象データ取得部
２６  取引比率決定部
２８  出力部
３０  気象データベース
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図２】
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